亚马逊AWS官方博客
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Amazon Bedrock 现已推出用于增强 RAG 应用程序的新 API
内容提要
Amazon Bedrock 是一项托管服务，提供高性能基础模型，支持自定义连接器和流数据摄取，帮助开发者高效管理数据。新推出的重排序模型提升了生成式应用的响应相关性和准确性，确保用户获取最新信息。
关键要点
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Amazon Bedrock 是一项托管服务，提供来自多家领先人工智能公司的高性能基础模型。
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Amazon Bedrock 知识库支持自定义连接器和流数据摄取，帮助开发者高效管理数据。
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自定义连接器允许开发者通过单个 API 直接摄取、更新或删除数据，无需完全同步。
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重排序模型提升了生成式应用的响应相关性和准确性，确保用户获取最新信息。
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RAG（检索增强生成）技术连接基础模型与公司内部数据，提供更相关和准确的响应。
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新推出的 Rerank API 通过优先级排序提高响应的准确性，解决语义搜索的局限性。
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Amazon Bedrock 中的 Rerank API 已在多个 AWS 区域推出，支持文档的重新排序。
延伸解读
自定义连接器的优势
Amazon Bedrock 的自定义连接器功能使开发者能够通过单一 API 高效管理数据，避免了繁琐的完全同步过程。这对于需要频繁更新数据的应用场景，如聊天机器人和企业搜索，尤其重要。开发者可以实时添加、更新或删除数据，确保用户始终获取最新信息，提升了应用的响应速度和准确性。
重排序模型的应用前景
新推出的 Rerank API 通过优先级排序提升了生成式应用的响应相关性，解决了语义搜索的局限性。这一技术能够更好地理解用户意图，确保返回的文档与查询高度相关，从而提高用户体验。随着 RAG 应用的普及，重排序模型将成为提升应用性能的重要工具，值得开发者关注。
流数据摄取的挑战与解决方案
在数据管理中，流数据的实时性至关重要。Amazon Bedrock 通过支持流数据摄取，解决了传统方法中数据延迟的问题。开发者可以直接从各种数据源获取实时数据，避免了将数据迁移至受支持来源的额外开销。这一改进将显著提高数据处理的效率，尤其是在需要快速响应的场景中。
延伸问答
Amazon Bedrock 是什么？
Amazon Bedrock 是一项托管服务，提供来自多家领先人工智能公司的高性能基础模型，支持生成式人工智能应用的开发。
自定义连接器在 Amazon Bedrock 中有什么作用？
自定义连接器允许开发者通过单个 API 直接摄取、更新或删除数据，无需完全同步，提高了数据管理的效率。
重排序模型如何提升生成式应用的性能？
重排序模型通过优先级排序提高响应的相关性和准确性，确保基础模型接收到最相关的信息，从而生成更准确的响应。
RAG 技术在 Amazon Bedrock 中的应用是什么？
RAG 技术将基础模型与公司内部数据连接，提供更相关和准确的响应，适用于聊天机器人和企业搜索等应用。
Amazon Bedrock 中的 Rerank API 有哪些特点？
Rerank API 支持文档的重新排序，通过提高响应的准确性，解决语义搜索的局限性，已在多个 AWS 区域推出。
如何在 Amazon Bedrock 中添加文档？
可以使用添加文档 API，通过指定文档的 Amazon S3 路径或文本内容，直接将新文件添加到知识库中，无需完全同步。
